1.介紹資料分析兩大主流工具 - R 與 Python概念 2.運用大數據分析與資料視覺化解決問題 3.R 與 Python實作練習
AI, 數據, 分析, 應用, 資訊, 智慧, python語言, R語言, 人工智慧
課程代碼 2322100085 Loading...

數位轉型首部曲-AI大數據分析與應用實戰班 - 課程總覽 - 產業學習網

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課程型態/ 線上同步
上課地址/ 工研院產業學院 產業人才訓練一部(台北)
時數/ 12小時
起迄日期/ 2023/08/25~2023/08/26
聯絡資訊/ 李小姐 23701111#316 or 827316
報名截止日/ 2023/08/17
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課程介紹

 

人工智慧(Artificial Intelligence, AI)無疑是當今最熱門的發展重點,隨著科技發展成熟,支撐人工智慧的大數據分析,成為新世代創新來源的成長引擎,同時也快速改變我們的工作及生活方式,包括:無人駕駛、人臉辨識、智慧製造、智慧醫療、智慧零售等等。大數據與AI應用技術開發其實沒有想像中難,未來人工智慧技術會跨域融入許多產業中。大數據與AI的應用不光是需要技術, 擁有領域知識(domain knowledge)的行業人才也會是決定成敗的關鍵點。

 

近年來,製造業採用了大數據分析,大大提高了公司的生產能力。如何在製造中使用AI大數據分析,以下整理常見的應用:

 

(1)預測性維護:大數據分析在製造行業中取得的最大成就之一是預測性維護。隨著當今先進設備中,安裝部署各種感測器和網路連接設備,在問題出現之前,或在問題變得更加嚴重、可能付出高昂代價之前解決。

 

(2)縮短停機時間:對於製造業廠商而言,沒有什麼比停機時間的代價更加高昂。有了適合的大數據驅動的系統,工廠可以大大減少停機時間,並確保最大生產力。

 

(3)性能分析:企業很容易假設一切正常,但在 80% 的容量,和 95% 的容量之間有巨大的差異。大數據允許企業根據期望的產出水準,來分析業績並做出改變。

 

(4)改進策略決策:大數據分析、數據可視化平台、數據監控解決方案等等可以幫助廠商做出策略決策。企業學習如何將正確的工具,是進行數位轉型過程中的一個重要步驟。

 

本課程用深入淺出的方式介紹AI人工智慧模型的概念,大數據分析應該如何下手及分析。課程中安排上機撰寫基礎R Python程式,從資料前處理、模型訓練、驗證評估、應用推理過程中,了解AI大數據建模的過程,幫助學員在工作場域中發掘新應用的可能性。

 

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課程特色/目標

一、    介紹資料分析兩大主流工具 - R  Python基本概念。

二、    運用大數據分析與資料視覺化解決問題。

三、    R  Python實作練習。


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課程對象

一、    建議學員需具備程式設計基礎,有志跨入AI人工智慧與大數據分析應用之大門。

二、    公司推動數位轉型,有意導入AI人工智慧與大數據分析應用開發之從業人員。


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課程大綱

 

項目

內容

時數

大數據分析

概論與實作

l  資料分析兩大主流工具 – R Python

l  大數據分析

(1)數據處理方法

(2)資料視覺化

l  屬性工程與維度縮減

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RPython語言

實作練習

l  統計機器學習基礎

(1)隨機誤差模型

(2)模型績效評量

(3)模型選擇與評定

l  R Python實作練習

(1)機械業、製造業等應用數據案例解說

(2)活塞環資料、渦扇引擎資料、水質資料、氣壓系統失效資料、液壓系統監測資料、電耗資料、半導體製程資料、細胞分裂高內涵篩檢資料、藥品製程資料等說明與演練(視課程時間與內容斟酌安排)

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講師簡介-鄒講師

現任:

國立臺北商業大學資訊與決策科學研究所暨智能控制與決策研究室教授、CSQ大數據品質應用委員會主任委員

 

經歷:

明志科技大學機械工程系特聘教授兼人工智慧暨資料科學研究中心主任、美國辛辛那提大學工程與應用科學學院訪問教授、新加坡國立大學解析與作業學系訪問教授、西交利物浦大學計算機科學與軟件工程學系暨大數據解析研究院訪問教授、南京理工大學管理科學與工程學系訪問教授、中華R軟體學會創會理事長、臺灣資料科學與商業應用協會創會理事長、中華品質評鑑協會常務監事、中華民國品質學會大數據品質應用委員會主任委員、世新大學資訊管理學系副教授、中華大學企業管理學系副教授

 

專長:

人工智慧與統計機器學習、大數據與資料科學、賽局模型應用、進化式多目標最佳化、等候網路、系統模擬、時間序列分析與工業控制

 

著作:

鄒慶士 著 (2019),大數據分析與應用實戰:統計機器學習之資料導向程式設計,東華書局總經銷。

鄒慶士、賴逢輝 譯 (2003),服務業作業管理,雙葉書廊 (原著:Haksever, C., Render, B., Russell, R.S. and Murdick, R.G. (2000), Service Management and Operations, 2nd ed., Prentice Hall)

賴慶松、鄒慶士 譯 (2001),生產與作業管理,滄海書局(原著:David, M.M., Aquilano, N.J. and Chase, R.B. (1999), Fundamentals of Operations Management, 3rd ed., Irwin/McGraw-Hill)




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價格

 

 方案(實體/數位同步)

課程費用

課程原價(個人)

10,800

早鳥優惠(21天前)

9,800

2人以上團報優惠

9,200

 

 

 

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報名資訊

l  上課時間:112年8月25日(五)、8月26日(六),上午930~下午430,共計12小時。

l  上課地點:工研院產業學院(台北),實際上課地點,請依上課通知為準。

l  招生人數:本班預計20人為原則,最低開課門檻為12人。

l  培訓證書:課程出席率達80%以上,由工研院產業學院發給培訓證書。

l  報名方式:

(1)    電子郵件報名:AnnieLee@itri.org.tw

(2)    連絡電話:02-23701111#316 李小姐

l  繳費方式:報名時可選擇信用卡線上繳費或ATM轉帳,主辦單位將於確認開班後通知您相關匯款資訊。

l  退費標準:若欲取消報名,請於開課前三日以傳真或email告知主辦單位,並電話確認退費事宜,逾期將郵寄講義,恕不退費。若您未於期限內申請退費,則不得於任何因素要求退費,惟可轉讓與其他人參訓。

l  為確保您的上課權益,報名後若未收到任何回覆,敬請來電洽詢方完成報名。

l  為配合講師時間或臨時突發事件,主辦單位有調整日期或更換講師之權利。

l  報名時請註明欲開立發票完整抬頭,以利開立收據;未註明者,一律開立個人抬頭,恕不接受更換發票之要求,課程開始當天不得以任何因素要求退費。

l  為尊重講師之智慧財產權,恕無法提供課程講義電子檔。

l  本課程需上機實作,請自備筆電上課。


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